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Quelle est la valeur commerciale de l’IA ? Le point de vue d’un ingénieur système

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Quelle est la valeur commerciale de l’IA ?  Le point de vue d’un ingénieur système


Pendant quatre décennies, j’ai travaillé comme ingénieur système dans le secteur des technologies de l’information (TI), concevant, architecturant, configurant des systèmes informatiques et les représentant auprès des acheteurs et des équipes opérationnelles.

J’ai appris à le voir comme l’art de concevoir l’informatique des solutions qui amplifient la productivité, les capacités et la créativité humaines. Cependant, pour que ces aspirations se réalisent, ces solutions doivent être recadrées et traduites en valeur commerciale pour l’acquisition et la mise en œuvre.

Il s’agit d’une proposition délicate dans ce monde hypercompétitif, que nous voyons se dérouler sous nos yeux en raison du buzz actuel autour de l’IA et des grands modèles linguistiques (LLM). L’« arrivée » de l’IA sur la scène est en réalité la concrétisation des promesses et des aspirations de six décennies d’efforts itératifs.

Cependant, son succès – défini en termes de valeur commerciale – n’est pas acquis. Pour comprendre cela, permettez-moi d’abord de vous ramener à un point technique article que j’ai découvert au début de ma carrière. « Toutes les machines sont des amplificateurs », affirme-t-il d’une manière simple et directe. Cette déclaration a été une révélation pour moi. Je considérais les amplificateurs comme une unité dans une pile de système stéréo ou ce à quoi vous avez branché votre guitare.

L’esprit soufflé.

En réfléchissant à cette prise de conscience tout au long de ma carrière, j’en suis venu à considérer l’informatique comme un ensemble de machines offrant une amplification similaire, quoique à une échelle beaucoup plus large et avec une plus grande portée.

L’informatique amplifie la productivité, les capacités et la créativité humaines. Cela nous permet de faire des choses que nous n’aurions jamais pu faire auparavant, et de les faire mieux et plus rapidement. Cela nous aide à résoudre des problèmes complexes et à créer de nouvelles opportunités – pour les entreprises et l’humanité.

Augmenter ou remplacer – TELLE était la question

Toutefois, l’amplification n’est pas une fin en soi. Dans les années 1960, deux laboratoires de recherche financés par le gouvernement, situés de part et d’autre du campus de Stanford de l’Université de Berkeley, poursuivaient des philosophies fondamentalement différentes. On pensait que de puissantes machines informatiques pourraient augmenter considérablement la puissance de l’esprit humain. L’autre voulait créer une intelligence humaine simulée.

Ces efforts sont documentés dans l’ouvrage de John Markoff livre, « Ce que dit le Loir – Comment la contre-culture des années 60 a façonné l’industrie de l’ordinateur personnel ».

Un groupe a travaillé pour augmenter l’esprit humain, l’autre pour le remplacer. Bien que ces deux objectifs, ou modèles, soient toujours pertinents pour l’informatique aujourd’hui, l’augmentation de l’esprit humain s’est avérée être la plus facile des deux à réaliser – avec une série d’étapes de miniaturisation qui ont abouti à la disponibilité générale de l’ordinateur personnel (PC) pour le grand public. les années 1980. Les ordinateurs ont permis aux humains d’être individuellement productifs et créatifs, et ont changé la façon dont l’éducation et les affaires se faisaient dans le monde entier. L’humanité a progressé en flèche et n’a plus regardé en arrière depuis.

L’intelligence artificielle (IA) devient désormais commercialement viable et disponible à portée de main pour remplacer l’esprit humain. Il mûrit rapidement, est mis en œuvre à des vitesses vertigineuses dans de multiples domaines et révolutionnera désormais la façon dont l’informatique est conçue et déployée dans tous ses aspects. Même s’il s’est concrétisé plus tard que son frère des années 1960, son impact n’en sera pas moins révolutionnaire avec, peut-être, un état final d’intelligence capable de fonctionner toute seule.

Parallèlement, l’automatisation en matière d’augmentation a également progressé rapidement, permettant une productivité et une efficacité accrues pour les humains. C’est toujours un monde humain, mais nos cycles continuent d’être libérés pour n’importe quel objectif que nous pouvons imaginer ou auquel nous aspirons, qu’il s’agisse d’efforts professionnels ou personnels.

Ingénierie des systèmes – trouver un chemin entre les compromis

Du point de vue du calcul fondamental de haut niveau, c’est tout ce qu’il y a réellement : augmenter ou remplacer. Les deux modèles doivent être le point de départ de tout système que nous concevons. Pour atteindre cet objectif, nous nous tournons vers l’ingénierie et la conception de systèmes à un niveau plus détaillé, complexe et nuancé.

La tâche principale a toujours été simple dans son concept : déplacer des bits (octets) de données dans les registres du processeur où elles peuvent être exploitées. Autrement dit, rassemblez les données aussi près que possible du processeur et conservez-les aussi longtemps que possible.

En pratique, cela peut s’avérer une proposition étonnamment difficile et coûteuse, avec une multitude de compromis. Il y a toujours des compromis en informatique. Vous ne pouvez pas tout avoir. Même si cela était techniquement réalisable et réalisable, vous ne pourriez pas vous le permettre ou ne voudriez certainement pas le faire dans presque tous les cas.

Pour répondre à ce dilemme, aux niveaux inférieurs de la pile, nous avons créé une chaîne de différents niveaux de stockage de données et de communications conçues pour alimenter nos processeurs de la manière la plus efficace et efficiente possible, leur permettant de faire le « travail ». « , nous leur demandons.

Pour moi, concevoir et concevoir en fonction de l’objectif et de l’ajustement est, par essence, simple. Premièrement, est-ce que je décide d’augmenter ou de remplacer ? Deuxièmement, où se trouvent les données et comment puis-je les acheminer là où elles doivent être traitées, gouvernées, gérées et conservées efficacement ?

Et il ne suffit pas de stocker, récupérer, gérer, protéger, déplacer ou conserver des données. Cette chose explose en volume, en variété et en rapidité, comme nous avons coutume de le dire dans cette industrie. Ces quantités augmentent de façon exponentielle. Nous ne pouvons pas non plus l’élaguer ou le conserver efficacement, voire pas du tout, même si nous le voulions.

Appliquer les principes à la valeur commerciale de l’IA

Tout cela nous ramène à l’arrivée de l’IA. Le potentiel de l’IA est énorme, comme nous le constatons. Toutefois, du point de vue de l’ingénieur système, l’IA nécessite un ensemble de données complet pour permettre la richesse et la profondeur attendues de la réponse. Si l’ensemble de données est incomplet, ipso facto, la réponse l’est aussi – et, par conséquent, elle pourrait être considérée comme presque inutile dans de nombreux cas. De plus, les algorithmes d’IA peuvent être exhaustifs (et gourmands en ressources processeur) ou tirer parti de compromis.

Cela ouvre un environnement riche en cibles de problèmes que les informaticiens et ingénieurs système intelligents doivent résoudre, et c’est là que résident les possibilités, les compromis et les coûts associés qui déterminent toutes les décisions à prendre et les problèmes à résoudre à tous les niveaux du système. architecture – utilisateur, application, algorithme, données ou infrastructure et communications.

L’IA est certainement « arrivée », même si pour l’ingénieur système, il s’agit davantage d’une continuation d’un thème, ou d’une évolution, que de quelque chose de complètement nouveau. Tout comme le PC dans les années 1980 a été le point d’inflexion de la révolution du boîtier d’augmentation, l’IA des années 2020 l’est également pour le boîtier de remplacement.

Ensuite, comment pouvons-nous exploiter efficacement l’IA ? Nous aurons besoin des bonnes ressources et capacités en place (personnes, compétences, outils, technologie, argent, etc.) et de la capacité au sein de l’entreprise d’utiliser les résultats qu’elle génère. Il résout la maturité commerciale, les modèles opérationnels et les stratégies de transformation.

À l’heure actuelle, je vois trois choses qui manquent. Du point de vue des fournisseurs, les plates-formes d’IA (et la gestion des données associées) sont encore limitées, ce qui implique une quantité substantielle de bricolage pour en tirer profit. Je ne parle pas de ChatGPT en lui-même, mais, par exemple, de la façon dont il s’intègre à d’autres systèmes et ensembles de données. Avez-vous les connaissances nécessaires pour intégrer l’IA dans votre architecture ?

Deuxièmement, les modèles opérationnels ne sont pas conçus pour mettre en œuvre facilement l’IA. L’IA ne fonctionne pas directement au-delà des modèles disponibles dans le commerce, aussi puissants soient-ils. Les data scientists, les ingénieurs modèles, les ingénieurs de données, les programmeurs et le personnel opérationnel doivent tous être en place et qualifiés. Avez-vous revu vos niveaux de ressources et de maturité ?

Enfin et surtout, votre organisation est-elle prête à bénéficier de l’IA ? Supposons que vous obteniez des informations fantastiques sur vos clients (comme l’exemple des végétariens qui sont plus susceptibles d’arriver à l’heure à leur vol), ou que vous découvriez quand et comment vos machines tomberont en panne. Êtes-vous capable de réagir en conséquence en tant qu’entreprise ?

Si la réponse à l’une de ces questions manque, vous pouvez alors voir une source immédiate d’inertie qui sapera la valeur de l’entreprise, voire l’empêchera complètement.

Lorsque vous réfléchissez à l’IA, ne pensez peut-être pas à l’IA… pensez à la capacité de votre organisation à changer et à libérer la valeur de l’IA pour votre entreprise.



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